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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
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　ディープニューラルネットワーク（DNN）の規模を性能を保ったまま縮小し、ロボットなどの組み込み機器で使いやすくする新たな技術がまた1つ登場した。

　2020年4月に開催した機械学習関連の国際会議「International Conference on Learning Representations（ICLR）2020」でソニーが発表した「differentiable quantization（DQ）」と呼ぶ手法だ1）。DNNの重みや各層の入力（アクティベーション）をより少ないビット数で表現する量子化技術の1種である（図1）。

　大きな特徴は、それぞれの層ごとに異なるビット数で量子化すること。